Risk Monitoring System - CHERIC › files › research › ip › g200007 › g200007... · 2014-02-10 · Flowchart of Risk Monitoring System (PCA) DB Link Data Set → X (n×m)

Copyright 1986 - 2000, AID Corporation

AID Corporation

Risk Monitoring SystemJune 20, 2000

(주) 에 이 드

김 기 수

[email protected]

http://www.AIDcorp.com


AID CorporationContents

Introduction

Multivariate Statistical Methods

Principal Component Analysis (PCA)

Partial Least Square (PLS)

Development of Risk Monitoring System

Case Study

Summary


AID CorporationIntroduction

연 구 배 경

대형재해에 따른 위험성에 대한 관심 고조

정부 규제 및 산업체의 요구 증가

화학공장의 대형화 및 복잡성

DCS 및 PIS의 보급 확대 및 관련 Application을

활용한 공장 자동화의 급속한 발전

IT(Integration Technology)의 대두


AID Corporation

연구의 필요성

Off Line QRA에 치중

주요 기술의 해외 의존도 심각

고가의 S/W & H/W 대형 Plant에서는 대량의 Data 양산으로 각각의

거동 예측이 어려움

Data 거동의 다양화로 예측 난해

Reference DB (Historian DB)의 활용 부재

Introduction


AID Corporation

연 구 대 상

Real-Time Historian DB Interface 연구

Data를 이용한 Model 구축을 위한 다변량

통계기법 연구

다변량 통계기법을 이용한 이상진단기술과

위험성 평가 기술과의 연계 기법 연구

Risk Monitoring System 구축

Introduction


AID CorporationMultivariate Statistical Methods

다변량 통계기법

수식적인 접근방법

지식기반 접근방법

Expert System

Neural Network

통계적 방법

SPC (Statistical Process Control)

PCA (Principal Component Analysis)

PLS (Partial Least Square)


AID Corporation

PCA 의 기학적 이해

PCA


AID Corporation

PCA 의 수학적 이해

Calculate mean, variance, covariance(s) of the Original data(X)

Calculate the covariance matrix(S) which consist of variance and covariance

Calculate eigenvalues of S Calculate eigenvector(U) from

eigenvalues

PC:

PCA


AID Corporation

Choosing the Number of PC

Scree

Graphical method.

Eigenvalue가 큰 순으로 sorting된 PC들과(가로축)

Eigenvalue (세로축)로 그래프를 작성

Slope가 크게 변화하는 점을 선정

PCA


AID Corporation

Choosing the Number of PC Average Root

평균보다 큰 Eigenvalue를 갖는 pc들만 선정

PCA


AID Corporation

Choosing the Number of PC Cross-Validation

매번 PC가 하나씩 추가될 때마다 Residual(E)이 Random Error 라고 판단 될 때까지 PC의 수

PCA


AID Corporation

Fault Detection Q-Statistic :

A measure of how well the i-th sample conforms to the PCA model.

The distance of the projection of the sample onto the k-dimensional space of the PCA model

This situation usually indicates a departure from the correlations represented by the PCA model, such as a sensor fault or a change in a nonlinear process, and suggests that the PCA model no longer adequately represents the process

PCA


AID Corporation

Fault Detection Hotelling's T2 Statistic :

s: covariance matrix: target value

p:변수의 수n: observation의 수

α:신뢰도F: f-distribution상용의 데이터 테이블 이용

T2 value 이상은 제어되지 않는 것으로 판정

PCA


AID CorporationPCA

Fault Detection Contribution Plot

T2 statistic에서 가장 높은 individual score에기여하는 변수들을 정의

Calculate the contribution of variable j to score yi,k:

Set conti,j,k to zero if it is negative

Calculate the total contribution of variable j:


AID Corporation

Partial Least Squares

Input Variable(X)에 포함되어있는 정보를 이용하여 Output

Variable(Y)에서의 변화를 예측, 모니터, 감지

PCA에 이론적 바탕을 두고 X와 Y의 관계 형성

X= TPT + E

Y= UCT + F

Use a NIPALS algorithm

PLS


AID Corporation

Overall Architecture of System

Lab Data Manual Data

PlS (Plant Information System)

HMIs

Data Preprocessing

Risk Monitoring System

Development ofRisk Monitoring System

DCS/PLCs

Plant

Model Builder

Model Update

Fault Detection

QRA Report

Fault Information


AID Corporation

Plant Information System (PIS) Module

DCS 또는 PLC로부터 양산되는 방대한 Data를 가공

처리, 보존 및 실시간 제공

공정 데이터에 대한 이력정보(Historical Data) 압축보관 및 검색, 실시간 분석 기능 제공

Online Data 및 Manual Input Data 활용

Data의 재현성 및 일관성

DCS, PLC와 Application과의 연동 가능

※ OSI(美)사의 PITM Systems 사용



AID Corporation

Data Preprocessing

Plant Information System

SupplierModeling DB

SupplierMonitoring & Diagnosis Data

Centering Scaling

SupplierRTDB

Risk Monitoring System

SupplierHistorical DB



AID Corporation

Flowchart of Risk Monitoring System (PCA)

DB Link

Data Set → X (n×m)

Centering & Scaling

Covariance Matrix

Eigen ValueEigen Vector

Sort Eigen Value

Select PC’s No.

Define Score Vector& Loading Vector

Q Statistics T2 Plot

Contribution Plot

Fault Detection



AID Corporation

Flowchart of Risk Monitoring System (PLS)

DB Link

Data Set → X (n×m)

Data Set → Y (p×q)

Calculate Input(X) PCA

Calculate Output(Y) PCA

Regression of Input PCA& Output PCA

Plot of R Square

Plot of Prediction Value



AID Corporation

System 구현에 사용된 Tools

Visual Basic (Version 7.0) - Microsoft

NAG Library (Mark 18) - NAG

First Impression (Version 5.0) - Visual Components

Formula One (Version 5.0) - Visual Components



AID Corporation

MA Plant

Case Study

FC 1

FC 2

TC 1

HE 5

COOLINGWATER

TC 2

PC 2

MMA, DMA, TMA

LC 2

FC 3

STREAM

PC 1

FC 4

LIQUID NH3

LC 1

TC 3

FC 5

VENT

COOLINGWATER

VENT

MMA,DMATMA

VAPORIZED NH3

CH3OH

RECYCLE LIQUID

TI 3

TI 1

FI 2

FI 1

TI 2

FI 3

GAS

SEPER

ATO

R

CO

NVER

TER

NH

3 C

OLU

MN

COOLINGWATER

HE 4

HE 2

HE 1

HE 3

HE 6

HE 7

DP 1

DP 2


AID Corporation

MA Process Description

Methanol

Ammonia

MMA

DMA

TMA

Reaction

유기화합물의 합성중간체

의약품, 농약, 살충제의 중간원료

온도 300 ~ 350 ℃

압력 15 ~ 30 bar

Case Study


AID Corporation

MA Process Data

Case Study


AID Corporation

초기 화면

Case Study


AID Corporation

Input PCA 결과

Case Study


AID Corporation

T2 Plot (Input PCA)

Case Study


AID CorporationCase Study Contribution Plot (Input PCA)


AID Corporation

Time Series Plot (Input PCA)

Case Study


AID Corporation

PLS 결과 화면 (Predicted Value)

Case Study


AID Corporation

Normal vs. AbnormalCase Study


AID CorporationCase Study Contribution Plot (Input PCA)


AID CorporationCase Study Quantitative Risk Assessment

암모니아 피드의 유량에 대하여 정량적 위험성 평가를 수행

시나리오 : 암모니아 피드 라인에서 암모니아가 누출

암모니아 피드라인의 온도 : 20 ℃

암모니아 피드라인의 압력 : 20 bar

암모니아 누출 총량 : 400 kg이상의 조건에서 계산하였을 때 암모니아의 1/2 LFL 값인 8,000 ppm이 미치는거리를 세가지 기후조건에 따라 산정하였음.


AID CorporationCase Study Quantitative Risk Assessment (1.5 m/sec / F class)


AID CorporationCase Study Quantitative Risk Assessment (1.5 m/sec / D class)


AID CorporationCase Study Quantitative Risk Assessment (5 m/sec / D class)


AID CorporationSummary

다변량 통계기법 중의 대표적인 기법인 PCA를 PC 상에 구현하기 위한

알고리즘을 수립하여 공장 내의 조업자나 엔지니어가 자신의 작업

PC에서 공정의 이상유무를 확인할 수 있도록 하였다.

MA plant를 본 시스템에 적용한 결과 비정상 운전의 경우 암모니아

칼럼의 암모니아와 물의 주입량이 현저히 떨어지며 불안정한 모습을

보였다. 따라서 암모니아 피드의 유량 감속에 대하여 누출사고로

상정하여 정량적 위험성 평가를 수행하여 1/2 LFL에 대하여 최소 13 m 에서 최대 26 m 까지 그 영향 범위 안에 놓여짐을 계산하였다. 이로써

적절한 안전 조치를 강구하여 미연의 위험성에 대처할 필요성이 있는

것으로 사료된다.


AID Corporation

본 연구에서 제안된 시스템은 공장의 위해요소를 사전에

파악하여 알려 주므로 재해 예방은 물론 비상대피에도 큰 역할을

할 수 있을 것으로 사료된다.

기존의 공장자동화의 일환으로 도입된 PIS의 활용으로

전사적인 위험 관리 시스템의 구축이 용이하다.

향후 ERP 및 MIS와의 통합으로 보다 향상된 의사결정 관리에

영향을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

본 시스템은 재해 예방 뿐만이 아니라 조업자의 안전 운전 및

최적 운전에 대한 Know How를 제시해 줄 수 있다.

Summary

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